非義務教育階段教育對經濟的影響機制研究

朱雯鉞

摘 要：基于教育外部性及人力資本理論，利用我國1978—2018年數據，根據柯布-道格拉斯生產函數思想建立回歸模型，實證分析了教育對國家經濟增長的貢獻，除去國家規定的九年義務制教育以外，探究非義務教育階段對經濟的影響機制，包括非義務教育階段投入作用效果的差異及具體成因。實證結果表明：教育投入對經濟增長具有促進作用。中等職業教育、普通高中教育以及高等教育對于經濟增長的貢獻存在遞減趨勢;在研究過程中找到了教育對經濟產生影響的中介變量——科技技術創新，據此提出加大教育財政投入力度，促進各級教育均衡發展，合理引導社會觀念，促進勞動力合理流動分配等政策建議。

關鍵詞：非義務教育;科技技術創新;經濟增長;中介變量

中圖分類號：G40-03? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）08-0076-10

引言

（一）研究的背景和意義

“教育能夠改變和決定一個人未來的命運，教育也能夠改變和決定一個國家未來的發展。”①無獨有偶，鄧小平也曾經指出，“我們國家國力的強弱，經濟發展后勁的大小，越來越取決于勞動者的素質，取決于知識分子的數量和質量。一個十億人口的大國，教育搞上去了，人才資源的巨大優勢是任何國家都比不了的。”②教育，作為培養人才振興國家之根本、科技創新之基礎，可以被稱為是經濟發展的基石。古往今來，凡是注重科技創新發展的、凡是注重教育事業的國家，都在若干年后有所收獲。回望歷史，近現代中幾乎所有發達國家的崛起都離不開技術的進步，科技的進一步發展提供更大的可能性。也就是說，為經濟的繁榮發展創造了先決條件。

21世紀，中國以前所未有的發展姿態逐漸在世界中扮演舉足輕重的角色。改革開放40年來，我國經濟一直以較穩定的速度向前發展著，從我國經濟發展來看，近十年來我國經濟一直以平均9%的速度穩步中速增長著。同時，自改革開放，中國的高等教育發展迅速，截至2017年底，高等教育畢業生人數達到1 218萬人，與1978年的16.5萬人相比成指數級增長。③高等教育無論是從規模還是地位，都由社會舞臺邊緣走向中心，成為經濟和社會發展的助推器。

作為一個短短40年時間內就從溫飽問題都無法解決的“新生國家”發展為先進的發展中國家之一，其背后的原因引人思索。隨著知識經濟時代的來臨，在國際競爭愈加激烈的環境中，立足于科技創新和人才為基礎的發展模式才是未來所具可持續的典型。科技創新來源于人的創造力以及經驗總結，由此進一步得出，未來能夠在國際競爭中取得或者保持領先地位的將會是那些擁有高精尖素質人才、鼓勵人才發明創新的國家。

（二）問題提出

有關教育對經濟的影響作用眾說紛紜。以邁克爾·斯賓塞為代表的篩選理論認為，教育僅僅用來區分人的能力，并將人分配、安置到合適的崗位，其本身并不具有促進經濟的能力。如果受教育水平和崗位需要不符合，并且當整個社會過分地依賴學歷來篩選雇員時，就很容易造成資源的浪費，而并不能促進經濟。

相似的結論也被巴羅和薩拉伊馬丁（Barro and Sala-I-Martin，2004）提出過：研究表明，人均受教育程度保持不變時，真實人均GDP與教育水平沒有關系。

然而，麻省理工大學的一項研究調查了有關大學、創新和當地經濟增長的關系，并得出結論——當教育水平與地區經濟結構適應的情況下，提高受教育的程度可以有效地促進經濟增長。

在國內，學者殷得生（2010）等則建立了有關高等教育和經濟的凹函數，發現了“倒U”的關系。教育可以分為高等教育和職業教育，在制定教育政策時要對這兩者做明確區分，使兩者互相適應來促進經濟增長。

在1950—1960年，技術創新還被理解成“線性模型”，20年后發展成需要不斷反饋、完善修正的“回路模型”。20世紀90年代后人們認為新技術的創造開發是“系統集成-網絡模型”，而現在越來越多的企業與高校合作方式開始在創新的舞臺上大放異彩，改變了由企業出資委托創新的方式，而是將兩個機構一體化，從而更加好地結合市場力量和科技理論來同時發展企業生產以及學校科研。①

為此，研究教育是如何影響經濟、科技是如何影響經濟，以及這兩者是如何共同作用去影響經濟的就顯得十分重要。由于高等教育屬于義務階段以上教育中的一種，那么除去高等教育，是否其他類型的義務階段以上教育也會對經濟有影響呢？比如說，作為高等教育的主要后備軍來源——普通高中教育，隨著現在高等教育從精英化到大眾化再到普及化，普通高中作為獲得更高一級的高等教育的必經之路，為了適應環境也應該加大投入、增加名額，鼓勵學生上高中，或者是否需要考慮將九年義務教育延長為十二年義務教育，從而在整體上提升人員素質？此外，中等職業教育相較于普通高中在現今社會正在遭受偏見，大部分學生不會主動選擇接受中等職業教育，而是選擇上大學。這其中的原因是什么，這樣的現象又是否符合現實情況以及科學分析？

（三）本研究規劃

本文主要有兩個目標，首先是研究教育對經濟影響的機理，其次是通過橫向對比不同教育方面的投入對于經濟的影響，從而對現今的教育提出一些政策上的建議。本文的具體內容包括，第一章引言，引言中介紹了研究的背景和意義，并對前輩學者的一些觀點進行了總結;第二章研究假設和概念模型，其中介紹模型的原理以及變量的具體含義;第三章實證模型構建，包括模型中的假設、假設的前提和依據;第四章對第三章中所構建的實證模型進行檢驗，包括平穩性檢驗，協整檢驗以及回歸結果分析;第五章提出對于教育現狀的一些建議。

一、研究假設和概念模型

（一）研究假設提出

前人有許多關于教育與經濟增長的文章，早期許多學者認為教育通過提高人力資本質量來影響經濟增長，如舒爾茨（Theodore W.Schultz）、貝克爾（Gary S.Becker）分別在其1963年發表的《教育的經濟價值》和1964年發表的《人力資本：一項理論分析，簡論教育》的著作中提出過這樣的結論。這個結論也被國內外眾多學者驗證。除了教育，也有許多學者研究科技進步對經濟增長的影響，結論是科技進步帶來了生產力的提高從而影響經濟。然而，卻鮮有人從科技作為教育的中介來討論這個問題。本文在設計回歸模型時分別提出了三個不同角度的總假設，從而研究教育是通過何種途徑來促進經濟增長的。最后經過驗證，本文得出結論：教育通過以科技創新來做中介變量影響經濟增長。

1.教育與經濟增長

阿弗里德·馬歇爾（Alfred Marshall，1890）在《經濟學原理》（Principles of Economic）一書中強調教育發展對經濟繁榮的巨大推動作用：人的能力同其他資本相比，同樣也是提高生產力的不可或缺的重要因素。同時他認為，無論是學校教育還是非正規學校的教育，都是人能力提高的必要途徑。他主張將教育作為國家投資，教育投資是最重要、有效的投資。②

正如馬歇爾所強調，教育是促使人力資本提高的重要途徑。本文將建立實證模型并對結果進行回歸來驗證假設。同時，介于小學與初中階段屬于中國義務教育的范疇，是基礎教育的組成部分，對于試驗研究影響不大，因此本文主要側重于不同類型的非義務教育階段與經濟增長關系的研究。通過進行橫向比較，來探究非義務教育中的哪個階段對于經濟增長的貢獻最大。

為此，本文提出如下研究假設：

總假設A：教育促進經濟增長

分假設A1：高等教育促進經濟增長

分假設A2：普高教育促進經濟增長

分假設A3：職業教育促進經濟增長

2.教育與技術創新

卡爾·馬克思（Karl Marx）指出，復雜勞動等于接受教育和培訓的加倍簡單勞動。依靠教育的發展和訓練，勞動者可以熟練掌握一定的科學文化知識和技能，③從而提高生產能力，而擁有科學文化知識和技能的勞動者則會在勞動者創造從而進一步促進科學技術的進步和生產力的發展。

為此，本文提出如下研究假設

總假設B：教育促進技術創新

分假設B1：高等教育促進技術創新

分假設B2：普高教育促進技術創新

分假設B3：職業教育促進技術創新

3.技術創新中介教育與經濟增長

本文在提出總假設A、B后，認為是科技很有可能是中介教育和經濟增長的影響因素。

為此，本文提出如下假設：

總假設C：教育通過技術創新從而促進經濟增長

分假設C1：高等教育通過技術創新從而促進經濟增長

分假設C2：普高教育通過技術創新從而促進經濟增長

分假設C3：職業教育通過技術創新從而促進經濟增長

（二）概念模型

綜上，得到如下概念模型。圖中用各級學校畢業生人數、授權專利數量、國內生產總值來分別反映教育投入產出、科技創新、經濟增長。

二、實證模型

（一）樣本和變量定義

1.數據來源

本文的研究數據主要來源于《中國統計年鑒》（1999—2018）、《中國教育統計年鑒》（1995—2001），收集了1978—2018年共計40年的有效數據，分為三個部分：國民經濟綜合資料、科技創新情況以及教育情況。

第一部分是國民經濟綜合資料，在計算中使用了國內生產總值、人均國內生產總值以及國內生產總值增長數。這些數據集中反映了中國國民經濟和社會發展的總量、速度、效益和變化。

第二部分是科技創新情況，收集的數據包括高等學校的研究與試驗發展（R&D）活動情況、國內專利申請和授權情況、科技論文收錄情況、高技術產品進出口貿易情況、技術市場交易情況。科技活動統計資料范圍為全社會有研究與試驗發展（R&D）活動的企事業單位，創新活動統計資料范圍為規模以上制造業法人單位，由國家統計局根據最近年份的調查數據進行推算。

第三部分是教育情況，收集的數據包括各級各類學校數、各級各類學生在校人數、畢業人數、專任教師人數以及各級教育的經費投入情況。具體包括了高等教育（研究生教育、普通高等教育）、中等教育（高中階段教育、中等職業教育）。教育事業統計資料、教育經費統計資料由教育部提供;技工學校資料由人力資源和社會保障部提供。

2.概念界定

經濟增長：經濟增長通常是指在一個較長的時間跨度上，一個國家人均產出（或人均收入）水平的持續增加，體現了一個國家或地區在一定時期內經濟總量的增長速度，是衡量一個國家或地區總體經濟實力增長速度的標志。

高等學校：高等教育是在完成中等教育的基礎上進行的專業教育和職業教育，旨在培養高級專門人才和職業人員。通常包括高層次的學習與培養、教學、研究。本文中所指的高等學校除了普通研究型大學也包括高等職業學校，但不包括成人大學。

普通高中：普通高中屬于高級中等教育學校的范疇，但區別中等師范學校、中等專業學校、職業高中、技工學校等。普通高中是我國九年義務教育結束以后為了進一步提高國民素質的非義務教育。普通高中不僅是使學生進入高等教育學校或社會的過渡階段，同時作為基礎性的面向大眾的教育，是終身教育的重要組成部分。

中等職業學校：中等職業學校包含在中等教育中。同時，中等職業教育是職業技術教育的一部分，包括中等專業學校、技工學校、職工中等專業學校、職業技術學校、高等職業技術學校的中專。它為社會輸出技術人員，在整個教育體系中處于重要的位置。

授權專利數：包括所有被授權的各種類型的專利。

3.定義變量

（1）被解釋變量

本文中使用國內生產總值作為數據來研究經濟增長并衡量其增長水平。

GDP：國內生產總值（Gross domestic product），單位：億元。

PCGDP：人均國內生產總值，單位：元。計算方法：國內生產總值/總人口。

（2）解釋變量

由于高等學校的教育水平是個抽象的概念，衡量起來比較困難。因此為了量化結果，本文使用培養的畢業生人數表示一國在教育上的投入與產出水平。

GHE：高等學校畢業生人數（Graduates of Higher Education）。

GRSSE：普通高中畢業生人數（Graduates of Regular Senior Secondary Schools）。

GVS：中等職業學校畢業生人數（Graduates of Vocational Secondary Education）。

（3）中介變量

高等學校教育水平、科學技術創新較為抽象，為量化結果本文使用授權專利數量反應技術創新。

（二）實證模型

本文建立教育、科技技術創新與經濟增長的回歸模型。

以下是前文2.1的理論假設A組：

總假設A：教育促進經濟增長

分假設A1（Y-GHE）：高等教育促進經濟增長

分假設A2（Y-GRSSE）：普高教育促進經濟增長

分假設A3（Y-GVSE）：職業教育促進經濟增長

其中，分假設A1（Y-GHE）是運用高等教育畢業生人數作解釋變量和國內生產總值數值作為被解釋變量來建立模型并進行回歸，回歸假設A2（Y-GRSSE）解釋變量改為普通高中畢業生人數，假設A3（Y-GVSE）中解釋變量則是中等職業畢業生人數。

為了檢驗假設A1、A2、A3，本文構造如下實證模型：

其中，GDPt為經濟增長變量，GHEt為高等教育投入產出變量，GRSSEt為普通高中投入產出變量，GVSEt為中等職業教育投入產出變量，？著t為擾動項，？茁1包含與經濟增長相關但未被寫出的控制變量，？茁2為系數，為對應解釋變量系數。以下是2.1的理論假設B組：

總假設B：教育促進技術創新

分假設B1（PAG-GHE）：高等教育促進技術創新

分假設B2（PAG-GRSSE）：普高教育促進技術創新

分假設B3（PAG-GVSE）：職業教育促進技術創新

為了探究教育和技術創新之間的關系，本文中以授權專利數代表技術創新水平來作為被解釋變量，分假設B1（PAG-GHE）將高等教育畢業生人數作為解釋變量。假設B2（PAG-GRSSE）和假設B3（PAG-GVSE）分別將普通高中畢業生人數教育和中等職業畢業生人數教育做解釋變量。

其中，PAGt為科技技術創新變量，GHEt為高等教育投入產出變量，GRSSEt為普通高中投入產出變量，GVSEt為中等職業教育投入產出變量，？著t為擾動項，包含與經濟增長相關但未被寫出的控制變量;？茁1為系數，？茁2為對應解釋變量系數。

以下是理論假設C組：

假設C：教育通過技術創新促進技術創新

假設C1（Y-GHE）：高等教育通過技術創新促進技術創新

假設C2（PAG-GRSSE）：普高教育通過技術創新促進技術創新

假設C3（Y-GVSE&PAG）：職業教育通過技術創新促進技術創新

假設C1、C2、C3均用國內生產總值作為被解釋變量，同時將教育和科技創新作為解釋變量來探究教育和科技創新是如何影響經濟增長的。三個假設不同之處在于C1（Y-GHE&PAG）假設高等教育畢業生人數通過影響授權專利來響經濟增長;C2（Y-GRSSE&PAG）假設普通高中教育畢業生人數通過影響授權專利來影響經濟增長;C3（PAG-GVSE&PAG）假設中等職業教育畢業生人數通過影響授權專利來影響經濟增長。

其中，GDPt為經濟增長變量，也是被解釋變量，PAGt為科技技術創新變量，GHEt為高等教育投入產出變量，GRSSEt為普通高中投入產出變量，GVSEt為中等職業教育投入產出變量，？著t為擾動項，包含與經濟增長相關但未被寫出的控制變量;？茁1為系數，？茁2、？茁3為對應解釋變量系數。以上變量都是GDPt的解釋變量。

三、實證結果分析

（一）描述統計

由于本文是要考察教育投入、科技技術創新對全國經濟增長的貢獻，因此沒有細分地區。此外，因統計年鑒數據年份限制，本文選取1978—2018年作為考察期，已經詳細說明。

參考經典表示方法，經濟增長變量采用國內生產總值（GDP）。在后文使用回歸模型時，由于人均國內生產總值和國內生產總值的整體趨勢一致，且回歸結果非常類似，因此后文只展示了使用國內生產總值做指標的一系列數據。此外，使用畢業生人數來表示教育投入產出水平，使用授權專利數表示科技技術創新水平。指標及數據說明如表1。

（二）平穩性檢驗

本文收集的數據為1978—2018年共40年的時間序列數據。時間序列由于可能存在不平穩性，因而產生“偽回歸”問題，也就是數據相關僅僅是因為二者同時隨時間有向上或向下的變動趨勢，并沒有真正的內在聯系。

最常使用的單位根檢驗方法是ADF檢驗，但該方法通過引入高階滯后項來保證擾動項沒有自相關。PP（Philips-perron）方法仍然采用一階自回歸，但使用異方差自相關文件的標準誤對DF統計量進行修正。由于經濟數據常存在異方差與自相關，故本文采用PP檢驗進行單位根檢驗。

表1的結果顯示，除高等學校畢業生人數（GRSSE）為平穩序列外，其余變量：變量國內生產總值（GDP）、人均國內生產總值（PCGDP）、高等學校畢業生人數（GHE）、普通高中畢業生人數（GRSSE）、中等職業學校畢業生人數（GVSE）、授權專利數（PAG）均含有單位根，為非平穩序列，但其一階差分平穩，故為一階單整I（1）序列。

（三）協整檢驗

單位根檢驗表明采用的時間序列不平穩，如果直接進行回歸會造成偽回歸，故對變量之間是否存在協整關系進行檢驗。

表3給出針對模型C1（Y-GHE&PAG）的Johansen協整檢驗結果。

第二個結果表明，“H0：變量之間不存在協整關系” 的原假設被拒絕，而“HO：變量之間最多存在一個協整關系”的原假設無法被拒絕，故模型C1的變量之間存在一個協整關系。

同理，本文對模型C2（Y-GRSSE&PAG）、模型C3（Y-GVS&PAG）樣進行了協整檢驗，結果均表明變量之間存在兩個協整關系。

本文中只展示了最復雜的C組模型，得到變量之間存在一個或兩個協整關系。未在本文中展示的A組[A1（Y-GHE）A2（Y-GRSSE）A3（Y-GVSE）]、B組[B1（PAG-GHE）B2（PAG-GRSSE）B3（PAG-GVSE）]模型均存在一個協整關系。

（四）回歸模型估計結果

1.高等教育對經濟的影響

表6的第一列給出了模型A1（Y-GHE）的估計結果。其中高等教育（GHE）的系數為79.38，并在1%水平上顯著，說明高等教育（GHE）對經濟增長（GDP/Y）有顯著的影響，假設A1得以驗證。

表6的第二列給出了模型B1（PAG-GHE）的估計結果。其中高等教育（GHE）的系數為1 333.90，并在1%水平上顯著，說明高等教育（GHE）對技術創新（PAG）有顯著的影響，假設B1得以驗證。

表6的第三列給出了模型C1（Y-GHE&PAG）的估計結果。其中技術創新（PAG）的系數為0.047，并在1%水平上顯著，高等教育（GHE）的系數從第一列的79.38下降到了21.42，并在1%水平上顯著，說明技術創新部分的高等教育對經濟增長的影響，即高等教育（GHE）部分通過技術創新（PAG）影響了經濟增長（GDP/Y），假設C1得以驗證。

由此可得，高等教育畢業生人數反映教育的產出投入，從而影響經濟增長，且教育對于經濟的增長可以通過科學技術創新來反映和轉化——科學技術創新的中介效應不可忽略。

2.普通高中教育對經濟的影響

表7的第一列給出了模型A2（Y-GRSSE）的估計結果。其中普通高中教育（GRSSE）的系數94.25，并在1%水平上顯著，說明教育（GRSSE）對經濟增長（GDP/Y）有顯著的影響，假設A2得以驗證。

表7的第二列給出了模型B2（PAG-GRSSE）的估計結果。其中普通高中教育（GRSSE）的系數為1978.38，并在1%水平上顯著，說明普通高中教育（GRSSE）對技術創新（PAG）有顯著的影響，假設B1得以驗證。

表7的第三列給出了模型C2（Y-GRSSE&PAG）的估計結果。其中技術創新（PAG）的系數為0.055，并在1%水平上顯著，普通高中教育（GRSSE）的系數從第一列的94.25下降到了22.97，并在1%水平上顯著，說明技術創新部分的高等教育對經濟增長的影響，即普通高中教育（GRSSE）的通過技術創新（PAG）影響了經濟增長（GDP/Y），假設C2得以驗證。

由此可得，普通高中畢業生人數所反映的教育投入對GDP、對PAG專利授權數所反映的科學技術創新水平有重大的影響，從而進一步得出科學技術創新中介普高畢業生人數所反映的教育產出投入，從而影響經濟增長，且教育對于經濟的增長大部分通過科學技術創新來反映和轉化。

3.職業教育對經濟的影響

表8的第一列給出了模型A3（Y-GVSE）的估計結果。其中中等職業教育（GVSE）的系數為144.41，并在1%水平上顯著，說明中等職業教育（GVSE）對經濟增長（GDP/Y）有顯著的影響，假設A3得以驗證。

表8的第二列給出了模型B3（PAG-GVSE）的估計結果。其中中等職業教育（GVSE）的系數為2878.72，并在1%水平上顯著，說明中等職業教育（GVSE）對技術創新（PAG）有顯著的影響，假設B3得以驗證。

表8的第三列給出了模型C3（Y-GVSE&PAG）的估計結果。其中技術創新（PAG）為0.056，并在1%水平上顯著，中等職業教育（GVSE）的系數從第一列的144.41下降到了26.42，并并在1%水平上顯著，說明技術創新部分的中介了高等教育對經濟增長的影響，即中等職業教育（GVSE）部分的通過技術創新（PAG）影響了經濟增長（GDP/Y），假設C3得以驗證。

由此可得，中等職業教育畢業生人數（GVSE）所反映的教育投入國內生產總值（GDP）、對專利授權數（PAG）所反映的科技技術創新水平有重大的影響，從而進一步得出科學技術創新中普高畢業生人數所反映的教育產出投入，從而影響經濟增長，且教育對于經濟的增長大部分通過科學技術創新來反映和轉化。

4.不同教育投入對經濟影響分析

為了比較非義務教育階段不同投入方式（GHE，GRSSE，GVSE）對經濟的影響的不同，我們將結果重新整理，結果見表9。結果表明、GHE、GRSSE、GVSE對GDP的影響系數分別為79.38、94.25、144.41，說明中等職業教育對于經濟的正面影響最大，其次是普通高中教育，最后是高等教育。

在模型中增加了科學技術創新之后（結果見表10），結果仍舊顯著，GHE、GRSSE、GVSE通過PAG對于GDP的影響系數分別是21.41、22.98、26.42，相比于不增加科技技術創新所得到的GRSSE、GVSE對GDP的影響系數，降低了很多，說明教育對于經濟增長的正面作用被科技創新所影響。

四、結論及政策建議

根據前文的實證結果，中等職業教育對于教育的影響最大。這樣的結果不難預料，因為我國已經進入工業化中期，產業結構不斷優化升級。作為產業結構優化升級的支持就是生產所必需的、能夠支持產業轉型的優秀對口勞動力。因此，作為輸送專業技術人才的中等職業學校對于整個生產都是非常重要的勞動力。

因此，在產業轉型升級過程中遇到的問題也多數都是關于人才的問題。不夠精也不夠專的結果是長期以來一直投入高等教育而忽視中等職業教育的后果。優秀技術人才難求的問題與社會上對于中等職業教育的偏見不無相關。這種不和諧的現象要改變是需要長久的過程。

自古以來中國就有“學而優則仕”的說法，因此對于后代的教育，父母也多是鼓勵以上大學為主。而不得不承認的是，中國人口基數大、優質教育資源稀缺、升學機會稀少，滿足這樣大數量的高等教育需求顯然比較勉強。而中國作為一個整體的發展，需要大量的高精尖人才去推動整體社會的創新發明。可以在生產上發揮作用的應用型專利，甚至是外觀型專利等都可以提高產品質量、增強生產能力，從而促進經濟增長。

只有適應經濟增長需要的高等教育才能促進經濟，而不能適應經濟增長，或者是結構不合適的高等教育對經濟沒有促進作用。只有配合高等教育水平的中等職業教育才能讓經濟得到更好的發展。

根據以上實證模型結果，提出兩點建議。

1.對于整體投入的分配建議

保持對教育財政投入力度，促進各級教育均衡發展。無論是高等教育還是作為給高等教育輸入人才的普通高中或者中等職業教育，都需要得到政府一定的支持。如果出現調配失衡過度，導致某一方輸出的人才數量增長過度，就會影響整體經濟發展的平衡。對于高等教育，尤其是對于新技術的創新研究繼續需要大力支持，與此同時，對于職業學校的投入也應該加大，不能厚此薄彼。

2.對于國民教育引導的建議

合理引導社會觀念，促進勞動力合理流動分配。為了有效解決優秀技工人才缺少的問題，在對于國民理念的引導上國家應該提高優秀技工人才的待遇和地位，真正體現“職業沒有高低貴賤”。作為每個獨立的個體，總有適合和不適合的工作，考取研究型大學不是唯一的出路，在當今越來越倚重科學技術的社會，人們需要進一步消除對于從事技術行業工作的人的偏見，促進社會各方面綜合發展。